package com.ma.gulimall.product.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.TypeReference;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.metadata.IPage;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.ma.gulimall.product.dao.CategoryDao;
import com.ma.gulimall.product.entity.CategoryEntity;
import com.ma.gulimall.product.service.CategoryBrandRelationService;
import com.ma.gulimall.product.service.CategoryService;
import com.ma.gulimall.product.vo.Catelog2Vo;
import com.ma.gulimall.utils.PageUtils;
import com.ma.gulimall.utils.Query;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.cache.annotation.CacheEvict;
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.cache.annotation.Caching;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.script.DefaultRedisScript;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;


@Service("categoryService")
public class CategoryServiceImpl extends ServiceImpl<CategoryDao, CategoryEntity> implements CategoryService {

    //相当于baseMapper
    @Autowired
    CategoryDao categoryDao;

    @Autowired
    CategoryBrandRelationService categoryBrandRelationService;

    @Autowired
    StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Autowired
    RedissonClient redisson;

    @Override
    public PageUtils queryPage(Map<String, Object> params) {
        IPage<CategoryEntity> page = this.page(
                new Query<CategoryEntity>().getPage(params),
                new QueryWrapper<CategoryEntity>()
        );

        return new PageUtils(page);
    }

    @Override
    public List<CategoryEntity> listWithTree() {
        //1、查出所有分类
        List<CategoryEntity> entities = baseMapper.selectList(null);
        //2、组装成树形结构
        //2.1）、找出所有的一级分类parent.id=0
        //lambda表达式     ()->{}
        List<CategoryEntity> level1Menus = entities.stream().filter(categoryEntity ->
                categoryEntity.getParentCid() == 0
        ).map((menu) -> {
            menu.setChildren(getChildrens(menu, entities));
            return menu;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());
        return level1Menus;
    }

    //判断是否引用后删除
    @Override
    public void removeMenuByIds(List<Long> asList) {

        //TODO //1、检查当前删除的菜单，是否被别的地方引用

        //mybatis   plus 配置逻辑删除
        baseMapper.deleteBatchIds(asList);

    }

    //[2,25,225]
    @Override
    public Long[] findCatelogPath(Long catelogId) {

        List<Long> paths = new ArrayList<>();
        //递归    收集父子id    例如：[2,25,225]
        List<Long> parentPath = findParentPath(catelogId, paths);
        Collections.reverse(parentPath);
        return parentPath.toArray(new Long[parentPath.size()]);
    }

    /***
     *级联更新所有关联的数据
     * @CacheEvict:缓存失效模式 数据更新后删除对应缓存
     * @CachePuts:双写模式，需要有返回值
     * 1、@Cacheing:同时进行多种缓存操作
     * 2、指定删除某个分区下的所有数据@CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
     * 3、存储同一类型的数据，都可以指定为同一分区  {约定！---->分区名默认缓存前缀开启}
     * */
    //@Caching(evict = {
    //        @CacheEvict(value = "category",key = "'getLevel1Categorys'"),
    //        @CacheEvict(value = "category",key = "'getCatalogJson'")
    //})
    @Transactional
    @Override
    @CacheEvict(value = "category",allEntries = true)
    public void updateCascade(CategoryEntity category) {
        this.updateById(category);
        //categoryBrandRelationService.updateCategory(category.getCatId(),category.getName());
        if (!StringUtils.isEmpty(category.getName())) {
            categoryBrandRelationService.updateCategoryByJava(category.getCatId(), category.getName());
        }
    }

    /**
     * 1、 每一个需要缓存的数据我们都来指定要放到那个名字的缓存。【缓存的分区(按照业务类型分)】
     * 2、 代表当前方法的结果需要缓存，如果缓存中有，方法都不用调用，如果缓存中没有，会调用方法。最后将方法的结果放入缓存
     * 3、 默认行为
     *      1）、如果缓存中有，方法不再调用
     *      2）、key是默认生成的:缓存的名字::SimpleKey::[](自动生成key值)
     *      3）、缓存的value值，默认使用jdk序列化机制，将序列化后的数据存到redis中
     *      4）、默认时间是 -1：
     *
     * - 自定义属性：
     *       1）、指定生成的缓存使用的key：key属性指定，使用spel表达式
     *           SPEL表达式：https://docs.spring.io/spring/docs/5.2.7.RELEASE/spring-framework-reference/integration.html#cache-spel-context
     *       2）、指定缓存的数据的存活时间：配置文件中修改ttl，spring.cache.redis.time-to-live=3600000
     *       3）、将数据保存为json格式（异构系统比如php可能不兼容）
     *
     *
     * 4、Spring-Cache的不足之处：
     *  1）、读模式
     *      缓存穿透：查询一个null数据。解决方案：缓存空数据
     *      缓存击穿：大量并发进来同时查询一个正好过期的数据。解决方案：加锁 ? 默认是无加锁的;使用sync = true来解决击穿问题
     *      缓存雪崩：大量的key同时过期。解决：加随机时间。加上过期时间
     *  2)、写模式：（缓存与数据库一致）
     *      1）、读写加锁。
     *      2）、引入Canal,感知到MySQL的更新去更新Redis
     *      3）、读多写多，直接去数据库查询就行
     *
     *  总结：
     *      常规数据（读多写少，即时性，一致性要求不高的数据，完全可以使用Spring-Cache）：
     *      写模式(只要缓存的数据有过期时间就足够了)
     *      特殊数据：特殊设计
     *  原理：
     *      CacheManager(RedisCacheManager)->Cache(RedisCache)->Cache负责缓存的读写
     */
    @Cacheable(value = {"category"},key = "#root.method.name", sync = true)
    @Caching
    @Override
    public List<CategoryEntity> getLevel1Categorys() {
        System.out.println("getLevel1Categorys");
        long l = System.currentTimeMillis();
        List<CategoryEntity> categoryEntities = baseMapper.selectList(new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", 0));
        return categoryEntities;
    }

    //用SpringCache注解实现所有三级分类数据的缓存
    @Cacheable(value = "category",key = "#root.methodName")
    @Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson() {
        System.out.println("查询了数据库..........");
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream()
                .collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                    //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());
                    //2、封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());
                            //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());
                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    //2、封装成指定格式
                                    Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());
                                    return category3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                            }
                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }
                    return catelog2Vos;
                }));

        return parentCid;
    }

    /**
     * TODO:产生堆外溢出 OutOfDirectMemoryError
     * 1、springboot2.0以后默认使用lettuce操作redis客户端，它使用netty进行网络通信
     * 2、lettuce的bug导致netty堆外内存溢出，
     * 解决方案   不能使用 -Dio.netty.maxDirectMemory去调最大内存，不管多大都会溢出
     * 1、升级lettuce客户端。      2、使用jedis操作redis
     * lettuce和jedis都是操作redis的底层客户端，Spring将其再次封装为redisTemplate
     */
    //@Override
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJson2() {
        /**
         * 1、空结果缓存：解决缓存穿透问题
         * 2、设置过期时间（加随机值）：解决缓存雪崩
         * 3、加锁：解决缓存击穿问题
         * */
        //1、加入缓存方法 , 缓存中存储的对象都是json字符串，跨语言跨平台兼容
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");

        if (StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //2、缓存未命中，查询数据库
            System.out.println("缓存未命中，将要查询数据库......");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> catalogJsonFromDb = getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock();

            return catalogJsonFromDb;
        }
        System.out.println("缓存命中，直接返回...........");
        //转为我们指定的对象
        Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(
                catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
                });
        return result;

    }

    /**
     * 缓存中的数据如何和数据库保持一致
     * 缓存数据一致性问题
     * 1）、双写模式，更新完数据库就查缓存，有就更新
     * 2）、失效模式，更新数据库后直接删除对应缓存。
     */
    //从数据库查，redisson分布式锁实现
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedissonLock() {
        //1、获取分布式锁,锁的名字：锁的粒度，越细越快
        //锁的粒度：具体缓存的是某个数据，11号商品： product-11-lock  ； product-12-lock  。
        RLock lock = redisson.getLock("catalogJson-；lock");
        lock.lock();
        Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
        try {
            dataFromDb = getDataFromDb();
        } finally {
            lock.unlock();
        }

        return dataFromDb;


    }

    //从数据库查，redis分布式锁实现
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithRedisLock() {
        //1、占分布式锁，去redis占坑  设置过期时间必须和加锁保持同步，保证原子性（避免断电断网死锁）
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        Boolean lock = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent("lock", uuid, 300, TimeUnit.SECONDS);
        if (lock) {
            System.out.println("获取分布式锁成功！");
            Map<String, List<Catelog2Vo>> dataFromDb = null;
            //加锁成功，执行业务
            try {
                dataFromDb = getDataFromDb();

            } finally {
                String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
                stringRedisTemplate.execute(new DefaultRedisScript<Long>(script, Long.class), Arrays.asList("lock"), uuid);
            }

            //删除锁====> 获取值对比，删除===>保证原子性    lua脚本解锁
            //String lockValue = stringRedisTemplate.opsForValue().get("lock");
            //if(uuid.equals(lockValue)){
            //    //删除我自己的锁
            //    stringRedisTemplate.delete("lock");
            //}

            return dataFromDb;
        } else {
            System.out.println("获取分布式锁失败...........等待重试.....");
            //加锁失败....重试机制 自旋
            //休眠100ms
            try {
                TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return getCatalogJsonFromDbWithRedisLock();
        }


    }

    //从数据库查，本地锁实现
    public Map<String, List<Catelog2Vo>> getCatalogJsonFromDbWithLocalLock() {
        /**
         *  只要是同一把锁，就可以锁住需要这个锁的所有线程
         * 1、synchronized(this) : springboot所有的组件在容器中都是单例的。
         * todo·本地锁·synchronized,JUC(Lock)  只能锁住当前进程，分布式情况下，要锁住所有，需要分布式锁
         * */
        synchronized (this) {
            return getDataFromDb();

        }
    }

    //抽取出来的锁内方法
    private Map<String, List<Catelog2Vo>> getDataFromDb() {
        String catalogJSON = stringRedisTemplate.opsForValue().get("catalogJSON");
        //得到锁以后，我们应该再去缓存中确定一次，如果没有才需继续查询
        if (!StringUtils.isEmpty(catalogJSON)) {
            //缓存不为null，读缓存
            Map<String, List<Catelog2Vo>> result = JSON.parseObject(
                    catalogJSON, new TypeReference<Map<String, List<Catelog2Vo>>>() {
                    });

            return result;
        }

        System.out.println("查询了数据库..........");
        //将数据库的多次查询变为一次
        List<CategoryEntity> selectList = this.baseMapper.selectList(null);

        //1、查出所有分类
        //1、1）查出所有一级分类
        List<CategoryEntity> level1Categorys = getParent_cid(selectList, 0L);

        //封装数据
        Map<String, List<Catelog2Vo>> parentCid = level1Categorys.stream()
                .collect(Collectors.toMap(k -> k.getCatId().toString(), v -> {
                    //1、每一个的一级分类,查到这个一级分类的二级分类
                    List<CategoryEntity> categoryEntities = getParent_cid(selectList, v.getCatId());

                    //2、封装上面的结果
                    List<Catelog2Vo> catelog2Vos = null;
                    if (categoryEntities != null) {
                        catelog2Vos = categoryEntities.stream().map(l2 -> {
                            Catelog2Vo catelog2Vo = new Catelog2Vo(v.getCatId().toString(), null, l2.getCatId().toString(), l2.getName().toString());

                            //1、找当前二级分类的三级分类封装成vo
                            List<CategoryEntity> level3Catelog = getParent_cid(selectList, l2.getCatId());

                            if (level3Catelog != null) {
                                List<Catelog2Vo.Category3Vo> category3Vos = level3Catelog.stream().map(l3 -> {
                                    //2、封装成指定格式
                                    Catelog2Vo.Category3Vo category3Vo = new Catelog2Vo.Category3Vo(l2.getCatId().toString(), l3.getCatId().toString(), l3.getName());

                                    return category3Vo;
                                }).collect(Collectors.toList());
                                catelog2Vo.setCatalog3List(category3Vos);
                            }

                            return catelog2Vo;
                        }).collect(Collectors.toList());
                    }

                    return catelog2Vos;
                }));

        //3、查到的数据放入缓存，需要转换为json
        String jsonString = JSON.toJSONString(parentCid);
        stringRedisTemplate.opsForValue().set("catalogJSON", jsonString, 1, TimeUnit.DAYS);

        return parentCid;
    }

    //获得父id
    private List<CategoryEntity> getParent_cid(List<CategoryEntity> selectList, Long parentCid) {
        List<CategoryEntity> categoryEntities = selectList.stream()
                .filter(item -> item.getParentCid().equals(parentCid)
                ).collect(Collectors.toList());
        return categoryEntities;
        // return this.baseMapper.selectList(
        //         new QueryWrapper<CategoryEntity>().eq("parent_cid", parentCid));
    }

    //225,25,2
    private List<Long> findParentPath(Long catelogId, List<Long> paths) {
        //收集当前节点id
        paths.add(catelogId);

        //根据当前分类id查询信息
        CategoryEntity byId = this.getById(catelogId);
        //如果不是父分类
        if (byId.getParentCid() != 0) {
            findParentPath(byId.getParentCid(), paths);
        }
        return paths;
    }

    //递归查找所有菜单的子菜单
    private List<CategoryEntity> getChildrens(CategoryEntity root, List<CategoryEntity> all) {


        List<CategoryEntity> children = all.stream().filter((categoryEntity) -> {
            return categoryEntity.getParentCid().equals(root.getCatId());
        }).map((categoryEntity) -> {
            //1、找到子菜单
            categoryEntity.setChildren(getChildrens(categoryEntity, all));
            return categoryEntity;
        }).sorted((menu1, menu2) -> {
            //2、菜单的排序
            return (menu1.getSort() == null ? 0 : menu1.getSort()) - (menu2.getSort() == null ? 0 : menu2.getSort());
        }).collect(Collectors.toList());

        return children;
    }

}